Nehan株式会社

■ Nehanとプロダクト『Labid』について
【プロダクト『Labid（ラビッド）』とは】
自治体営業（BtoG）の効率と勝率の向上を実現するAIデータプラットフォームです。
全国約1,700自治体の入札情報、予算書、総合計画、議会録などの膨大なパブリックデータを一元化しています。

【誰の何に役立っているか】
公共入札に参加する民間企業（特に物品・観光等）をターゲットとし、単なる「案件の検索・通知」にとどまらず、自社に合致した案件のAI推薦、仕様書の読み込み、案件のステータス管理、提案書の作成まで、業務フローの最初から最後までをプラットフォーム上で完結・効率化させています。

【私たちの生活はどう変わるか】
これまで情報が見つけられず参加できていなかった優良な民間企業が適切に公共入札に参加できるようになり、公共調達における適正な競争環境が整備されます。これにより落札金額が最適化され、自治体の財政負担が軽減し、私たちの税金（公共資金）がより意味のある行政サービスへ使われる社会を実現します。

■ 当社事業の特徴
・現場の業務フロー全体への浸透：案件発掘から案件管理・仕様書作成・資料作成までアプリ上で一元化。
・特許取得済みのAIレコメンド技術：全国の行政パブリックデータ×顧客固有のインナーデータを掛け合わせ、勝率の高い案件をピンポイントで抽出。
・「新しい公共を共に創ろう」というミッション：単なる人手不足解消ではなく、官民の断絶を解消し、行政運営の最適化を中心に据えている点。

■ 企業展望と現在のフェーズ
〇フェーズ（現在地）：
2025年12月に1.6億円のシード調達（累計約2億円）を実施した事業拡大期。
現在は簡易的なロジックから、本番仕様の推薦エンジン・学習基盤を内製化する「0→1の立ち上げ期」です。

〇将来的な展望：
顧客のインナーデータ蓄積を強みに、案件発掘のPDCA高速化から商談・提案作成などのBtoG営業フロー全般へAIを提供する、BtoG領域の標準インフラを目指します。

■ 今、機械学習エンジニアとして参画する面白さ
〇1人目として、ゼロからアーキテクチャとチームを作り上げられる
まだ完成した推薦エンジンが存在しないため、選定・設計・MOPs・学習ループ構築まで丸ごと主導できます。将来の組織組成や経営に近い層での議論にも参画可能です。

〇自分の開発が「翌週の商談や契約」に直結する圧倒的な手触り感
モデルの精度改善がそのまま顧客の落札勝率や自社の事業成長（商談・契約）にダイレクトに反映される環境です。

〇高度なML課題（非構造化データ×コールドスタート）への挑戦
行動ログが少ない環境で、自治体の公文書（仕様書・議会録・契約書等）の文脈を考慮した特徴量抽出やEmbedding/LLMを組み合わせる、技術的難易度の高い領域に挑めます。

■ お任せする業務内容
【ミッション】
・経営陣やビジネスメンバーと密にコミュニケーションを取りながら仕様を策定し、非構造化行政データと顧客データを活用した推薦エンジンのアーキテクチャ設計から実装までをお任せします

・仕様策定とプロダクト連携：ビジネスメンバーと協働し、顧客の業務フローに組み込むレコメンド機能の要件定義・成功指標の設定

・データ設計と非構造化処理：契約書・仕様書・議会録等のテキストデータからの文脈を考慮した特徴量抽出・構造化

・推薦パイプライン構築（0→1）：Candidate Generation / Ranking、LLM・Embedding・ルールベース等を組み合わせた多段パイプラインの設計・実装

・コールドスタート対応＆評価改善：データが少ない初期状態からの推薦設計、およびOffline Evaluation（NDCG等）から本番ログ（Online Metric）へのフィードバック学習ループの構築

【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

Nehan株式会社のエンジニア求人一覧

エンジニア・プログラマーの求人

【フルリモート可/1人目MLエンジニア/リード候補】27兆円の公共調達市場を最適化する推薦エンジンをゼロから設計し、事業と組織を牽引するコアメンバー募集！